Estimativa dos fluxos de energia superficiais utilizando o modelo de superfície noah modificado para culturas alagadas

Texto

(1)UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA. ESTIMATIVA DOS FLUXOS DE ENERGIA SUPERFICIAIS UTILIZANDO O MODELO DE SUPERFÍCIE NOAH MODIFICADO PARA CULTURAS ALAGADAS. TESE DE DOUTORADO. Andréa Ucker Timm. Santa Maria, RS, Brasil 2011.

(2) ESTIMATIVA DOS FLUXOS DE ENERGIA SUPERFICIAIS UTILIZANDO O MODELO DE SUPERFÍCIE NOAH MODIFICADO PARA CULTURAS ALAGADAS. por. Andréa Ucker Timm. Tese apresentada ao Curso de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Física, Área de Concentração em Áreas Clássicas da Fenomenologia e Suas Aplicações, da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para a obtenção do grau de Doutora em Física.. Orientador: Prof. Dr. Gervásio Annes Degrazia Co-Orientadora: Profª. Drª. Débora Regina Roberti. Santa Maria, RS, Brasil 2011.

(3) Universidade Federal de Santa Maria Centro de Ciências Naturais e Exatas Programa de Pós-Graduação em Física A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova a Tese de Doutorado ESTIMATIVA DOS FLUXOS DE ENERGIA SUPERFICIAIS UTILIZANDO O MODELO DE SUPERFÍCIE NOAH MODIFICADO PARA CULTURAS ALAGADAS. elaborada por Andréa Ucker Timm como requisito parcial para obtenção do grau de Doutora em Física COMISSÃO EXAMINADORA:. Gervásio Annes Degrazia, Dr. (UFSM) (Presidente/Orientador). Débora Regina Roberti, Drª.(UFSM) (Co-Orientadora). Otávio Costa Acevedo, Dr.(UFSM). Nelson Luís da Costa Dias, Dr.(UFPR). Luis Gustavo Gonçalves de Gonçalves, Dr.(CPTEC/INPE). Santa Maria, 12 de Agosto de 2011..

(4) Aos meus pais Osmar e Elinda, pela educação dada e pelo apoio constante, e ao meu noivo Jardel..

(5) AGRADECIMENTOS Agradeço a todas as pessoas que, de uma forma ou de outra, colaboraram para a realização deste trabalho e, em particular: - Ao professor Gervásio Annes Degrazia, meu orientador e pessoa de especial notoriedade tanto pessoal quanto profissional, também pelo grande incentivador e amigo que tem sido. - De forma especial, à Débora, co-orientadora e amiga, pelos conhecimentos transmitidos, conselhos, dedicação e oportunidades que me ofereceu. - Ao Dr. Luis Gustavo G. de Gonçalves que incentivou a realização deste trabalho através de importantes sugestões e contribuições. - Aos meus pais, em especial, pelo carinho, incentivo e apoio em todos os momentos da minha vida. Parte desta conquista devo a vocês! - Ao meu noivo Jardel, pelo amor, carinho e compreensão. Saiba que você faz parte da minha vida, mesmo estando longe em muitos momentos. - Aos meus colegas e amigos do Laboratório de Micrometeorologia e também do curso e programa de pós-graduação em Meteorologia. Em especial aos amigos que conquistei desde quando cheguei a Santa Maria em 2005, pelo carinho, incentivo, palavras acolhedoras, pelos momentos de descontração e pela eterna amizade. - A todos os meus amigos que em vários momentos ajudaram-me com palavras ou simplesmente com sua presença. - Aos professores do Laboratório de Micrometeorologia e Programa de Pós-Graduação em Física, que coloboraram para a minha formação. - À Coordenação e funcionários do Curso que sempre estiveram a disposição para solucionar eventuais problemas surgidos. - À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo suporte financeiro. - A Deus, por sempre me dar força diante das dificuldades e por ter me permitido dar mais um passo na caminhada da minha vida..

(6) Tentar e falhar é, pelo menos, aprender. Não chegar a tentar é sofrer a inestimável perda do que poderia ter sido. Geraldo Eustáquio.

(7) RESUMO Tese de Doutorado Programa de Pós-Graduação em Física Universidade Federal de Santa Maria ESTIMATIVA DOS FLUXOS DE ENERGIA SUPERFICIAIS UTILIZANDO O MODELO DE SUPERFÍCIE NOAH MODIFICADO PARA CULTURAS ALAGADAS Autor: Andréa Ucker Timm Orientador: Gervásio Annes Degrazia Co-Orientadora: Débora Regina Roberti Data e Local da Defesa: Santa Maria, 12 de Agosto de 2011. No presente trabalho, quantifica-se a distribuição sazonal e anual das componentes do balanço de energia (fluxos de calor sensível, latente, do solo e saldo de radiação) em um ecossistema de arroz irrigado por inundação localizado no Sul do Brasil para três períodos distintos ao longo do ano (Pousio 1: 22Jul2003 a 24Nov2003; Arroz: 25Nov2003 a 04Abr2004 e Pousio 2: 05Abr2004 a 21Jul2004). Além disso, é utilizado o Modelo de Superfície Noah (Noah LSM ) com o objetivo de estimar os fluxos de energia superficiais. Um dos desafios mais importantes é a implementação de uma nova versão do Noah LSM aplicado para áreas agrícolas alagáveis chamado Noah-Paddy. A estabilização dos modelos foi realizada utilizando dados de forçantes atmosféricas do South American Land Data Assimilation System (SALDAS ) para o período de 22Jul2000 a 21Jul2003. Os modelos foram executados usando dados de forçantes atmosféricas observados obtidos a partir da torre micrometeorológica instalada sobre uma cultura de arroz irrigado por inundação localizada em Paraíso do Sul - RS. As condições iniciais foram obtidas a partir do último passo de tempo do experimento spin-up realizado com os dados de forçantes atmosféricas do SALDAS . O desempenho dos modelos estudados foi comparado com dados experimentais de fluxos de energia superficiais. A partir dos resultados obtidos pela simulação do Noah LSM verifica-se que, quando a cultura do arroz está irrigada, o modelo não representa satisfatoriamente os dados experimentais. Porém, utilizando o Noah-Paddy as trocas de energia superficiais são representadas de forma mais realísticas para o sistema superfície-água-atmosfera. A contribuição mais importante realizada neste trabalho foi a descrição dos diferentes.

(8) processos físicos originados pela presença de uma massa de água entre a superfície do solo e a atmosfera. Esse sistema físico ocorre sempre em culturas agrícolas alagadas nas quais as plantações de arroz são predominantes. Palavras-chave: Modelo de interação superfície-atmosfera; Fluxos de energia superficiais; Evapotranspiração..

(9) ABSTRACT Tese de doutorado Programa de Pós-Graduação em Física Universidade Federal de Santa Maria SURFACE ENERGY FLUXES ESTIMATES USING NOAH LAND SURFACE MODEL MODIFIED FOR FLOODING CROPS Author: Andréa Ucker Timm Adviser: Gervásio Annes Degrazia Co-Adviser: Débora Regina Roberti Local and Date: Santa Maria, August 12th, 2011. The following study quantifies the seasonal and annual distribution of energy balance components (sensible heat fluxes, latent, soil, and net radiation) in this flooded irrigated rice ecosystem in Southern Brazil for three different periods (Fallow 1: 22 July 2003 to 24 November 2003; Rice: 25 November 2003 to 04 April 2004 and Fallow 2: 05 April 2004 to 21 July 2004). In addition, it has been applied the Noah Land Surface Model with the objective of estimating the surface energy fluxes. An important challenge is to implement a new version of Noah Land Surface Model applied to flooded agricultural land called Noah-Paddy. The stabilization of the models has been performed using the atmospheric forcing data obtained from South American Land Data Assimilation System (SALDAS ) for the period 22 July 2000 to 21 July 2003. The models were simulated using the observed atmospheric forcing from a micrometeorological tower installed on a flooded irrigated rice paddies located in the city of Paraíso do Sul - RS. The initial conditions were obtained from the last time step of the spin-up experiment performed with atmospheric forcing data of SALDAS . The models results were compared with experimental data for surface energy fluxes. From the simulated results generated by the Noah Land Surface Model, it seems that when the rice crop is flooded, the model does not satisfactorily represents the experimental data. However, using the Noah-Paddy model the components of surface energy balance are more realistic for the system surface-water-atmosphere. The most important contribution performed in this research was to describe the diffent physical processes originated by the presence of a body of water between the soil surface and the atmosphere. This physical system occorr always in flooded agricultural crops in.

(10) wich the rice paddies field are predominant. Key-words: Land Surface Model; Surface energy fluxes; Evapotranspiration..

(11) Lista de Figuras 2.1. Esquema do Modelo de Superfície Noah (Fonte: Adaptado http://www. ral.ucar.edu/research/land/technology/lsm.php). . . . . . . . . . . . . .. 2.2. 30. Esquema do Modelo Noah-Paddy (Fonte: Adaptado http://www. ral.ucar.edu/research/land/technology/lsm.php). . . . . . . . . . . . . .. 38. 3.1. Localização do município de Paraíso do Sul - RS. . . . . . . . . . . . .. 42. 3.2. Torre micrometeorológica instalada no sítio experimental em Paraíso do Sul - RS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 3.3. Sistema de covariância de vórtices: anemômetro sônico e analisador de gás infravermelho de caminho aberto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.1. 43. 43. Valores diários médios das condições ambientais e umidade volumétrica do solo durante o período de estudo (22Jul2003 a 21Jul2004). (a e b) Temperatura do ar e umidade relativa; (c e d) velocidade do vento e déficit de pressão de vapor; (e e f) precipitação e umidade volumétrica na profundidade de 20 cm. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.3. 55. Diagrama de dispersão da energia disponível (Rn) versus a soma dos fluxos de calor sensível (H), latente (LE) e de calor no solo (Fg) para (a) Pousio 1; (b) Arroz e (c) Pousio 2. A linha vermelha tracejada representa o ajuste linear dos dados. Para referência a linha 1:1 também é mostrada (linha preta sólida). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 58.

(12) 4.2. Ciclo diário médio das componentes do balanço de energia e energia residual (Rn - (H+Le+Fg)) calculados para (a, b) Pousio 1: 22Jul2003 a 24Nov2003; (c, d) Arroz: 25Nov2003 a 04Abr2004 e (e,f) Pousio 2: 05Abr2004 a 21Jul2004. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.4. 58. Média diária da temperatura do solo observada a 5 cm de profundidade para o sítio experimental de Paraíso do Sul - RS. Os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . .. 4.5. 59. Razão de Bowen para o sítio de Paraíso do Sul - RS para o período de 22Jul2003 a 21Jul2004. Os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.6. 59. Média semanal da evapotranspiração (ET), evapotranspiração de referência (ETo ) dada em mm/dia e precipitação semanal acumulada em mm para o período de 22Jul2003 a 21Jul2004 para o sítio de Paraíso do Sul - RS. Os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.7. Variação diária do coeficiente de cultura Kc = ET/ETo para o ciclo do arroz em Paraíso do Sul - RS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5.1. 61. 64. (a)Comparação da precipitação mensal média observada e dados do SALDAS (mm/dia) como uma função do tempo e (b) precipitação total diária (mm/dia) para a região de Paraíso do Sul.. 5.2. . . . . . . . . . . . .. Raiz quadrada do erro médio quadrático (REMQ) para a precipitação mensal média expressa em mm/dia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5.3. 68. Média mensal do viés (barras) e REMQ (linha) para a radiação de onda curta incidente em W/m2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5.5. 67. Médias (a) diárias e (b) mensais da radiação de onda curta incidente (W/m2 ) para o período de julho de 2003 a julho de 2004. . . . . . . . .. 5.4. 67. 69. Média diária da temperatura do ar (◦ C) (linhas) e coeficiente de correlação mensal (barras) para o período de julho de 2003 a julho de 2004.. 71.

(13) 5.6. Viés da temperatura média mensal (barras) e REMQ (linha) em ◦ C para o período de julho de 2003 a julho de 2004. . . . . . . . . . . . . . . . .. 5.7. 71. Média diária da umidade específica (g/kg) (linhas) e coeficiente de correlação mensal (barras) para o período de julho de 2003 a julho de 2004. 72. 5.8. Viés da umidade específica mensal média (barras) e REMQ (linha) em g/kg para o período de período de julho de 2003 a julho de 2004. . . .. 5.9. 72. Umidade volumétrica para cinco meses de simulação utilizando duas diferentes inicializações da umidade volumétrica do solo, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Primeira camada.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 75. 5.10 Umidade volumétrica para cinco meses de simulação utilizando duas diferentes inicializações da umidade volumétrica do solo, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Segunda camada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 75. 5.11 Umidade volumétrica para cinco meses de simulação utilizando duas diferentes inicializações da umidade volumétrica do solo, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Terceira camada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 76. 5.12 Umidade volumétrica para cinco meses de simulação utilizando duas diferentes inicializações da umidade volumétrica do solo, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Quarta camada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 76. 5.13 Impacto da umidade volumétrica do solo inicial para duas diferentes inicializações da umidade volumétrica, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Fluxo de calor sensível para o período de uma semana. . . . . . . . . . . . . .. 77. 5.14 Impacto da umidade volumétrica do solo inicial para duas diferentes inicializações da umidade volumétrica, 0,25 e 0,35 (volumétrico). Fluxo de calor latente para o período de uma semana. . . . . . . . . . . . . .. 77. 5.15 (a) Fluxo de calor sensível obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e (b) seu correspondente ajuste de mínimos quadrados linear. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 79.

(14) 5.16 (a) Fluxo de calor latente obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e (b) seu correspondente ajuste de mínimos quadrados linear. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 80. 5.17 (a) Fluxo de calor no solo obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e (b) seu correspondente ajuste de mínimos quadrados linear. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 81. 5.18 (a) Saldo de radiação obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e (b) seu correspondente ajuste de mínimos quadrados linear. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 83. 5.19 Média diária da temperatura do solo observada versus simulada para o sítio experimental de Paraíso do Sul - RS. Os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . .. 84. 5.20 Médias diárias do valores simulados e observados da umidade volumétrica do solo para o sítio experimental de Paraíso do Sul - RS. . . . . .. 86. 5.21 Médias diárias do valores simulados e observados da umidade volumétrica do solo para o sítio experimental de Paraíso do Sul - RS para as camadas saturadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 88. 5.22 (a) Fluxo de calor sensível obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e (b) seu correspondente ajuste linear executado para as camadas saturadas. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 89. 5.23 Fluxo de calor sensível obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e seu correspondente ajuste linear executado para as camadas saturadas. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 90.

(15) 5.24 Fluxo de calor sensível obtido a partir do Noah LSM versus dados observados e seu correspondente ajuste linear executado para as camadas saturadas. Em (a) os pontilhados verticais indicam as datas de início e fim da irrigação, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 90. 5.25 (a) Fluxo de calor sensível obtido a partir do Noah LSM e Noah-Paddy versus dados observados e (b) ajuste linear dos dados simulados pelo Noah-Paddy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 94. 5.26 (a) Fluxo de calor latente obtido a partir do Noah LSM e Noah-Paddy versus dados observados e (b) ajuste linear dos dados simulados pelo Noah-Paddy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 94. 5.27 (a) Fluxo de calor no solo obtido a partir do Noah LSM e Noah-Paddy versus dados observados e (b) ajuste linear dos dados simulados pelo Noah-Paddy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 95. 5.28 (a) Saldo de radiação obtido a partir do Noah LSM e Noah-Paddy versus dados observados e (b) ajuste linear dos dados simulados pelo Noah-Paddy. 95 5.29 Média diária da temperatura do solo observada versus simulada para o sítio experimental de Paraíso do Sul-RS. . . . . . . . . . . . . . . . . .. 96. 5.30 Médias diárias do valores simulados e observados da umidade volumétrica para o sítio experimental de Paraíso do Sul - RS para as camadas saturadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 97.

(16) Lista de Tabelas 4.1. Médias do ciclo diário das componentes do balanço de energia para os três períodos (Pousio 1, Arroz e Pousio 2). . . . . . . . . . . . . . . . .. 4.2. 56. Índice de área foliar (IAF) e média semanal da evapotranspiração (ET) e evapotranspiração de referência (ETo ) para o ciclo do arroz. . . . . . . . . .. 62.

(17) Lista de Abreviaturas e Siglas CPTEC. - Centro de Previsão do Tempo e Estudos Climáticos. DSA. - Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais. FAO. - Food and Agriculture Organization. GEWEX. - Global Energy and Water Cycle Experiment. GOES. - Geostationary Operational Environmental Satellite. GPCC. - Global Precipitation Climatology Centre. GSFC. - Goddard Space Flight Center. HDF. - Hierarchical Data Format. HSB. - Hydrological Sciences Branch. INPE. - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. LAI. - Leaf Area Index. LDAS. - Land Data Assimilation System. LSM. - Land Surface Model. MDV. - Mean Diurnal Variation. MGCPNT - Modelos Globais de Clima e Previsão Numérica do Tempo NASA. - National Aeronautics and Space Administration. NCAR. - National Center for Atmospheric Research. NESDIS. - National Environmental Satellite Data and Information Service. NCEP. - National Centers for Environmental Prediction. OHD. - Office of Hydrological Development. OSU. - Oregon State University. PILPS. - Project for Intercomparison of Land-surface Parameterization Schemes. RPSAS. - Regional Physics-space Statistical System. SALDAS. - South American Land Data Assimilation System. SARR. - South American Regional Reanalysis. TRMM. - Tropical Rainfall Measuring Mission. WMO. - World Meteorological Organization.

(18) Lista de Símbolos Bc. - parâmetro de resistência do dossel. cp. - calor específico do ar à pressão constante. C. - capacidade térmica do solo. Ch. - coeficiente de instabilidade. Cw. - capacidade térmica da água. dzi. - espessura da it h camada do solo. D. - profundidade. D(θ). - difusividade hidráulica do solo. ea. - pressão parcial de vapor. e∗T. - pressão de saturação de vapor a temperatura T. E. - evaporação total. Ec. - evaporação da precipitação interceptada pelo dossel da vegetação. Edir. - evaporação direta a partir da superfície do solo. Ep. - evaporação potencial. Et. - transpiração da vegetação. ETc. - evapotranspiração da cultura. ETo. - evapotranspiração de referência. Fc. - densidade de fluxo da variável c. Fθ. - fontes e sumidouros de água no solo. Fg. - fluxo de calor no solo. H. - fluxo de calor sensível. I. - infiltração na superfície. K. - condutividade hidráulica. Kc. - coeficiente de cultura. Kt. - condutividade térmica do solo. L↑. - radiação terrestre de onda longa ascendente. L↓. - radiação de onda longa incidente na superfície. LE. - fluxo de calor latente.

(19) Lv. - calor latente de vaporização. P. - precipitação total. Pd. - precipitação não interceptada pelo dossel. qa. - umidade específica do ar. qs (Ta ). - umidade específica de saturação a temperatura Ta. R1. - escoamento na superfície (runoff ). Rc. - resistência aerodinâmica do dossel. Rcmin. - mínima resistência estomática. Rcmax. - máxima resistência estomática. RCs. - efeito da radiação solar incidente. RCsolo. - efeito da umidade do solo. RCQ. - efeito do déficit de pressão de vapor. RCT. - efeito da temperatura do ar. Rg. - radiação global incidente. Rgl. - radiação global incidente limite. Rn. - saldo de radiação. RSM IN. - valor mínimo permitido para a resistência estomática. S. - capacidade máxima de água armazenada no dossel. S↑. - radiação de onda curta refletida. S↓. - radiação de onda curta incidente na superfície. qs (T a). - taxa de pressão de vapor saturado na temperatura Ta. T. - temperatura do solo. Ta. - temperatura do ar. Tref. - temperatura de referência. Ts. - temperatura na interface superfície-atmosfera. Tw. - temperatura da água. u2. - velocidade do vento a 2m de altura. uz. - velocidade do vento na altura z acima da superfície. w. - componente vertical da velocidade do vento. w. - média da variável w.

(20) w′. - flutuação turbulenta da variável w. w ′ c′. - covariância entre as flutuações de w e c. Wc. - conteúdo de água interceptado pelo dossel da vegetação. z. - altura acima da superfície. zroot. - espessura da camada mais profunda que contém raízes. Símbolos Gregos: α. - albedo da superfície. β. - razão do Bowen. ∆. - inclinação da curva de umidade específica de saturação. ǫ. - emissividade da superfície. ǫa. - emissividade da atmosfera. γ. - constante psicrométrica. λ. - condutividade térmica durante o período irrigado. ρo. - densidade do ar. σ. - constante de Stefan-Boltzmann. σf. - fração de cobertura de vegetação verde (green vegetation fraction). θ. - umidade volumétrica. θk. - umidade volumétrica na camada k. θref. - umidade volumétrica de referência. θwlt. - ponto de murcha.

(21) Sumário. 1 Introdução. 22. 2 Modelo de Superfície. 28. 2.1. 2.2. Descrição do Noah LSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 28. 2.1.1. Hidrologia do modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 32. 2.1.2. Termodinâmica do modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 35. Adaptação do Noah LSM para culturas alagadas . . . . . . . . . . . . .. 37. 3 Descrição do Sítio Experimental e Dados Utilizados. 41. 3.1. Sítio experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 41. 3.2. Método de covariância de vórtices turbulentos . . . . . . . . . . . . . .. 45. 3.3. Preenchimento dos dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 47. 3.4. Equação de Penman-Monteith da FAO e coeficiente de cultura (Kc ) . .. 48. 3.5. Dados do SALDAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 49. 3.6. Configuração do modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 51. 4 Resultados Experimentais. 54. 4.1. Condições ambientais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 54. 4.2. Balanço de energia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 55. 4.3. Evapotranspiração . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 60.

(22) 4.4. Coeficiente de cultura Kc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 5 Resultados do Modelo. 63 65. 5.1. Validação dos dados do SALDAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 65. 5.2. Spin-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 73. 5.3. Resultados do Modelo de Superfície Noah . . . . . . . . . . . . . . . . .. 78. 5.3.1. Noah LSM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 78. 5.3.2. Noah LSM - camadas saturadas . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 86. 5.3.3. Noah-Paddy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 91. 6 Conclusões e Recomendações 6 Referências Bibliográficas. 98 101.

(23) Capítulo 1 Introdução O arroz (Oryza sativa L.) constitui o alimento básico de cerca da metade da população mundial. Aproximadamente 150 milhões de hectares são cultivados anualmente com arroz no mundo, com uma produção total aproximada de 590 milhões de toneladas, sendo que mais de 75% desta produção é oriunda do sistema de cultivo irrigado. O Brasil está entre os dez principais produtores mundiais de arroz, destacando-se como o maior produtor fora do continente Asiático, com cerca de 13 milhões de toneladas de arroz produzidas anualmente em 2,8 milhões de hectares (safra 2010/2011) (CONAB, 2011). O estado do Rio Grande do Sul é responsável por mais de 60% do arroz produzido no Brasil com cerca de 40% do total da área brasileira utilizada para este cultivo. Quase a totalidade da área utilizada nesse estado para o cultivo de arroz, mais de um milhão de hectares, foram originalmente áreas de várzeas alagáveis de rios. Nesse sistema predomina o cultivo com irrigação controlada, com semeadura feita em solo seco. A irrigação (camada contínua de 5 - 10 cm de água acima da superfície do solo) inicia no perfilamento (aproximadamente 30 dias após a semeadura) e é mantida até cerca de 15 dias antes da colheita, ou seja, durante a maior parte da estação de crescimento a superfície do solo permanece coberta com uma lâmina de água (STRECK et al., 2011). A semeadura é realizada entre os meses de outubro e novembro e a colheita entre os meses de março e abril. De abril a outubro, essas áreas são mantidas em pousios, permanecendo a superfície coberta apenas com resíduos da cultura e plantas que nascem espontaneamente. Esse calendário para a produção de arroz é diferente do.

(24) 23 predominante em muitas áreas da Ásia, onde o arroz é produzido em duas safras ao ano (TSAI et al., 2007). Um ecossistema de arroz irrigado por inundação é muito diferente de qualquer outro ecossistema de culturas, não-irrigado ou mesmo irrigado, de terras altas (planaltos). Isso ocorre devido à disponibilidade de água que afeta as componentes do balanço de energia na superfície (MARUYAMA e KUWAGATA, 2010; TSAI et al., 2007). Estudos relacionados às trocas de energia entre culturas de arroz irrigado por inundação e a atmosfera ainda são escassos. Portanto, compreender e descrever a variabilidade da partição de energia sobre culturas de arroz irrigado é fundamental para a descrição correta e melhor desempenho dos modelos de interação superfície-atmosfera (também chamados de modelos de superfície) em regiões alagáveis e em estudos de mudanças climáticas. Áreas agrícolas com irrigação por inundação normalmente não são representadas em tais modelos (FOLEY et al., 1996; EK et al., 2003). Além disso, as altas taxas de evapotranspiração em áreas agrícolas podem ser um importante fator que influencia o clima regional (SUYKER e VERMA, 2009). Informações sobre a evapotranspiração (ET) são importantes para o melhor entendimento dos ciclos hidrológicos, assim como do balanço de energia na superfície nos diferentes ecossistemas tanto agrícolas como outros. A evapotranspiração é geralmente a maior componente do balanço hídrico (SUYKER e VERMA, 2008). Além disso, a evapotranspiração é também o maior consumidor de energia solar disponível especialmente em áreas agrícolas irrigadas, as quais consomem 60 - 80% do saldo de radiação durante o ciclo da cultura. Este processo é controlado por vários fatores ambientais e biofísicos incluindo umidade no solo, condutância do dossel, área foliar, saldo de radiação, temperatura, déficit de pressão de vapor e velocidade do vento (WILSON e BALDOCCHI, 2000). Em culturas de arroz irrigado, a ET é uma componente importante do consumo de água. Assim, estimar corretamente o valor da ET é fundamental, especialmente, em estudos de avaliação da eficiência e gerenciamento dos recursos hídricos, principalmente em áreas de arroz irrigado, onde o consumo de água é de 2 - 3 vezes maior que em outros cereais cultivados em terras altas (VU et al., 2005). A maioria dos estudos sobre evapotranspiração em culturas agrícolas são realizados durante um curto.

(25) 24 período de tempo, ou seja, somente durante o ciclo da cultura. No entanto, a contribuição do período de pousio sobre a evapotranspiração anual e sua variabilidade não tem sido avaliada, principalmente em culturas de arroz irrigado que apresentam um longo período de pousio como na região sul do Brasil. Estudos recentes têm apontado a importância dos períodos de pousios em relação aos fluxos de energia e água em ecosistemas agrícolas (KUCHARIC e TWINE, 2007). O aumento do interesse no comportamento de culturas agrícolas, combinado com avanços no método da covariância dos vórtices turbulentos, tem incentivado o desenvolvimento de estudos experimentais sobre o comportamento dos fluxos de energia em culturas agrícolas. O sítio de Paraíso do Sul foi o primeiro a monitorar de forma contínua os fluxos de energia e massa, forçantes atmosféricas e conteúdo de água no solo sobre uma cultura de arroz irrigado por inundação, ao longo de um ano, na América do Sul. Portanto, nesta tese, o primeiro objetivo foi quantificar a distribuição sazonal e anual das componentes do balanço de energia e a evapotranspiração nesse agroecossistema. Além disso, é avaliada a contribuição do ciclo do arroz e dos períodos de pousios na ET total e o padrão de variação sazonal do coeficiente de cultura (Kc ) para o ciclo do arroz. O método da covariância dos vórtices turbulentos exige um aparato experimental de alto custo, viável apenas em medidas de pequenas escalas. Com isso, nas últimas décadas, um grande número de avanços vêm sendo realizados nos modelos de interação superfície-atmosfera principalmente no que diz respeito aos fluxos de energia superficiais e armazenamento de água e energia na superfície. Estes modelos são responsáveis por gerar as condições iniciais e de contorno inferior na camada mais baixa da atmosfera nos Modelos Globais de Clima e Previsão Numérica do Tempo (MGCPNT), nos quais os processos físicos de superfície devem ser representados satisfatoriamente (EK et al., 2003). Os modelos de superfície são considerados uma importante componente dos MGCPNT e as constantes mudanças na umidade do solo, temperatura do solo e cobertura vegetal, por exemplo, são indispensáveis para o armazenamento de água e energia na superfície tanto a curto prazo (diariamente) quanto a longo prazo (sazonalmente/anualmente) e dependem das condições da superfície (tipo de vegetação e textura do solo). Esses.

(26) 25 modelos fornecem a descrição do sistema solo-vegetação que são usados como condições de contorno inferior para a atmosfera, além de fornecer a resposta à atmosfera a partir da superfície (RODELL et al., 2005). No decorrer das últimas décadas, esses modelos de superfície passaram a ser considerados como vitais para a qualidade dos resultados. Consequentemente, modelos de interação superfície-atmosfera mais sofisticados vêm sendo desenvolvidos e incorporados para tais usos (GRUNMANN, 2005). Atualmente, dadas condições de contorno superficiais, espera-se que os modelos de superfície juntamente com os modelos atmosféricos reproduzam os fluxos da superfícieatmosfera e variáveis do solo com uma precisão razoável. Entretanto, isso nem sempre ocorre, uma vez que o armazenamento de água no solo afeta diretamente a evapotranspiração, o armazenamento de calor no solo, a condutividade térmica e a partição de energia entre fluxos de calor sensível e latente (GARRATT, 1993). Por esta razão, a qualidade da simulação dos campos do conteúdo de água no solo é de grande importância para se obter bons resultados físicos e, consequentemente, afetar positivamente a qualidade das previsões meteorológicas (VITERBO e ILLARI, 1994; KOSTER e SUAREZ, 2003). Apesar de vários trabalhos estarem sendo desenvolvidos no sentido de adaptar modelos de interação superfície-atmosfera a diferentes ecossistemas agrícolas (INGWERSON et al., 2010; LOKUPITIYA et al., 2009; KUCHARIC e TWINE, 2007; HANAN et al., 2005; KUCHARIK e BRYE, 2003; KIM et al., 2001), poucos estudos são dedicados ao desenvolvimento desses modelos a fim de descrever áreas de cultivo de arroz irrigado por inundação. Kim et al. (2001) avaliaram o desempenho do modelo SiB2 (Simple Biosphere Model 2) para uma cultura de arroz irrigado por inundação na Tailândia. O modelo SiB2 descreve os processos biogeoquímicos que controlam as trocas de energia, água e carbono entre a superfície e a atmosfera (SELLERS et al., 1996). No estudo de Kim et al. (2001), equações foram acrescentadas e outras revisadas no modelo SiB2 para melhor representar as trocas de energia sobre culturas de arroz irrigado (a versão revisada do modelo SiB2 foi chamada de SiB2-Paddy). Segundo os autores, considerando o ciclo diário, as modificações realizadas no modelo SiB2 (SiB2-Paddy) são necessárias para se obter simulações realistas das componentes do balanço de energia. Alguns resultados não diferem dos encontrados pela simulação do SiB2, porém os processos físicos envolvidos não são representados tão satisfatoriamente como quando.

(27) 26 se considera o modelo SiB2-Paddy. Isso ocorre porque o cultivo de arroz, na maior parte do mundo, tem o seu processo de desenvolvimento realizado sob a forma irrigada durante a maior parte do seu ciclo e a água tem um papel importante no balanço de energia da superfície. Um modelo de interação superfície-atmosfera bastante utilizado operacionalmente em MGCPNT é o Modelo de Superfície Noah (Noah LSM ) (EK et al., 2003; CHEN e DUDHIA, 2001). O Noah LSM baseia-se em um esquema de parametrização relativamente simples para cálculo dos processos físicos superficiais, representando satisfatoriamente os fluxos de energia e/ou umidade volumétrica em estudos de intercomparação aplicados a uma superfície de grama (MITCHELL et al., 2004; SCHAAKE et al., 2004; ROBOCK et al., 2003). Os estudos que incorporam culturas agrícolas utilizando o Noah LSM são raros. Kato et al. (2007), por exemplo, testaram o Noah LSM usando dados de girassol, milho e soja. Ingwersen et al. (2010) realizaram simulações com o Noah LSM para dados de trigo. Porém, nenhum estudo utilizando o Noah LSM para culturas alagadas tem sido realizado. Como consequência, uma das principais motivações desse trabalho é aplicar o Noah LSM em uma cultura de arroz irrigado. Particularmente, o segundo objetivo do presente estudo é estimar os fluxos superficiais de energia e a umidade volumátrica utilizando o Noah LSM e comparar os resultados simulados com os dados experimentais observados em uma cultura de arroz irrigado por inundação no Sul do Brasil. Adicionalmente, propõe-se na presente análise uma nova versão para o Noah LSM (chamado Noah-Paddy), baseado no trabalho desenvolvido por Kim et al. (2001), para aplicar ao período irrigado do ciclo do arroz. Tal formulação, poderá prever com mais eficácia os processos físicos envolvidos na interação solo-água-atmosfera. Para a inicialização do modelo empregando condições iniciais “ideais” foi realizado o experimento spin-up, ou seja, foi feita a estabilização do modelo com condições iniciais e dados de forçantes atmosféricas obtidos a partir do Sistema de Assimilação de Dados de Superfície para a América do Sul (do inglês South American Land Data Assimilation System - SALDAS ), para o período de 22Jul2000 a 21Jul2003. O SALDAS fornece dados de forçantes atmosféricas com resolução temporal de 3 horas e 0,125◦ de resolução espacial, sobre toda a América do Sul. Por fim, para a simulação do Noah LSM e Noah-Paddy são utilizados os dados de forçantes atmosféricas observados (dados da torre micrometeorológica) e as condições iniciais obtidas a partir do.

(28) 27 último passo de tempo do experimento spin-up. É importante salientar que nesse trabalho não foi realizada nenhuma calibração do modelo, visto que pretende-se inicialmente apenas verificar uma resposta do Noah LSM aplicado à culturas irrigadas e propôr uma nova formulação do modelo capaz de representar fisicamente os processos superficiais. Assim, não espera-se comprovar que o modelo usado nesse trabalho é melhor em relação a outros disponíveis. Busca-se, principalmente, compreender e avaliar os processos que são simulados pelos modelos Noah LSM e Noah-Paddy. Isso foi feito através da validação, comparando os dados observados com os resultados simulados pelos modelos compostos por parâmetros ajustados. Com isso é possível se identificar quais processos são representados satisfatoriamento no modelo. Tal análise torna possível identificar as parametrizações que estão com problemas ou que precisam ser inseridas de modo para se obter uma ferramenta de modelagem mais robusta. Esse trabalho está estruturado em seis capítulos: no Capítulo 1, é realizada a introdução e os objetivos pretendidos, no Capítulo 2, apresentaremos uma descrição geral do modelo utilizado e uma descrição da implementação realizada nesse trabalho para a cultura de arroz irrigado por inundação. No capítulo seguinte mostra-se a descrição do sítio experimental de Paraíso do Sul, localizado na região central do Estado do Rio Grande do Sul, bem como os diferentes dados utilizados como entrada no Noah LSM e Noah-Paddy. No Capítulo 4 são mostrados os resultados e discussões das observações experimentais obtidas a partir da torre micrometeorológica. No Capítulo 5 são discutidos os resultados das simulações do Noah LSM e do Noah-Paddy, além da validação dos dados das forçantes atmosféricas do SALDAS e o experimento spin-up. Finalmente, no Capítulo 6 são realizadas as conclusões e as recomendações de trabalhos futuros a serem desenvolvidos..

(29) Capítulo 2 Modelo de Superfície Neste capítulo apresenta-se a descrição do Modelo de Superfície Noah e a metodologia proposta para a adaptação do mesmo para superfícies alagadas. O capítulo está dividido em duas seções. A primeira descreverá em detalhes o Modelo de Superfície Noah original, além dos principais desenvolvimentos realizados pela comunidade científica para aprimorar o Noah LSM . Na segunda seção serão descritas as inovações propostas introduzidas na formulação do Noah LSM para adaptação do modelo à cultura de arroz irrigado.. 2.1. Descrição do Noah LSM. O modelo de superfície usado neste trabalho é o Noah (Noah Land Surface Model Noah LSM ) (EK et al., 2003) do NCEP (National Centers for Environmental Prediction) versão offline 2.7.1. No início de 1990, o NCEP começou a testar a eficiência do Modelo de Superfície Continental (Land Surface Model - LSM) unidimensional desenvolvido para ser utilizado na previsão do Tempo da Universidade do Estado de Oregon (Oregon State University - OSU) (MAHRT e PAN, 1984; PAN e MAHRT, 1987; EK e MAHRT, 1991). Durante esta década, o NCEP juntamente com vários projetos do Global Energy and Water Cycle Experiment (GEWEX), mais especificamente, o GEWEX Continental-Scale International Project (GEWEX GCIP) e o Project for Intercomparison of Land-surface Parameterization Schemes (PILPS), expandiram suas colaborações com relação à modelagem de superfície. Estas colaborações envolveram.

(30) 29 diferentes instituições dos Estados Unidos (Office of Hidrological Development do National Environmental Satellite Data and Information Service, NASA, National Center for Atmospheric Research, Força Aérea, Universidade do Estado de Oregon e outras universidades parceiras). Como consequência dessas colaborações e do amplo alcance dos testes realizados nos modelos de superfície, em ambos os modos acoplados e desacoplados, o NCEP conseguiu alcançar melhoras no LSM original e este foi renomeado para Noah LSM em reconhecimento a todas as contribuições envolvidas (EK et al., 2003). O Modelo de Superfície Noah evoluiu do LSM, o qual foi desenvolvido em meados da década de 1980 (MAHRT e EK, 1984; MAHRT e PAN, 1984; PAN e MAHRT, 1987). Primeiramente, o número de camadas do solo foi aumentado de duas (10 e 190 cm de espessura) para quatro (10, 30, 60 e 100 cm de espessura) camadas e a profundidade da zona de raiz tornou-se espacialmente variável dependendo da classe da vegetação (antes fixa em 2 m para todas as classes de vegetação). Posteriormente, o acoplamento da evaporação potencial de Penman, abordada por Mahrt e Ek (1984), para o modelo do solo de multicamadas de Mahrt e Pan (1984) e Pan e Mahrt (1987), com a adição da formulação da evaporação-transpiração do dossel (JACQUEMIN e NOILHAN, 1990; JARVIS, 1976). Adicionalmente, modificações no Noah LSM foram realizadas pelo Centro de Modelagem Ambiental do NCEP que inclui a adição da componente de escoamento superficial, a partir do modelo de balanço hídrico de Schaake et al. (1996), e parametrizações de solo congelado e camada de neve de Koren et al. (1999). A Figura (2.1) mostra a estrutura do Noah LSM . As condições de contorno superior e inferior do solo são utilizadas de acordo com a temperatura da superfície e a temperatura do solo média anual medida na camada mais profunda, respectivamente. A difusividade térmica é dependente do tipo de solo e da quantidade de água contida no mesmo. A hidrologia da camada do solo é determinada a partir da equação de Richards, que consiste da difusão, transpiração, precipitação (excluindo a parte retida pelo dossel) e escoamento superficial (runoff ) (de HAAN et al., 2007). A evaporação na superfície tem três componentes: evaporação direta, a partir do solo descoberto; transpiração, a partir da vegetação e evaporação, a partir do dossel.

(31) 30. Figura 2.1: Esquema do Modelo de Superfície Noah (Fonte: http://www.ral.ucar.edu/research/land/technology/lsm.php).. Adaptado. particionado pela cobertura da vegetação que varia tanto geograficamente quanto sazonalmente. A transpiração é particionada de acordo com a espessura da camada do solo e é proporcional à fração de vegetação, evaporação potencial e um fator que depende da resistência do dossel (EK e MAHRT, 1991). A transpiração também depende do conteúdo de água no dossel. A evaporação potencial é obtida segundo Mahrt e Ek (1984). A evaporação direta a partir do solo foi formulada por Chen e Dudhia (2001) e Mahfout e Noilhan (1991) e a evaporação direta é proporcional à evaporação potencial. O Noah LSM é uma versão aperfeiçoada do LSM, mas com várias mudanças significativas (CHEN et al., 1996; KOREN, 1999; EK et al., 2003). Essas melhoras estão relacionadas ao fluxo de calor no solo, evaporação no solo descoberto, processos para a estação fria, resistência aerodinâmica e do dossel e características da superfície. As alterações no fluxo de calor do solo incluem uma condutividade térmica mais complexa do que as formulações prévias, isto é, solos úmidos (secos) têm menor (maior) condutividade (PETERS-LIDARD et al., 1998). Por exemplo, nos solos úmidos com vegetação esparsa, comum no início da primavera, a nova formulação reduz a condutividade térmica e assim o excesso de fluxo de calor no solo. Para solos secos, o oposto é verdadeiro: a nova formulação aumenta o fluxo de calor no solo e reduz o ciclo da temperatura diurna exagerada previamente (MARSHALL, 1998; MARSHALL et al..

(32) 31 2003). Também, a redução do fluxo de calor no solo sob o dossel da vegetação é incluído (PETERS-LIDARD et al. 1997), assim como um novo tratamento da condutividade térmica na presença de camada de neve. A evaporação do solo descoberto de Mahrt e Pan (1984) usada no LSM original foi previamente formulada como uma função linear da fração de saturação da umidade do solo na primeira camada. Posteriormente ela foi modificada, de modo que o solo próximo à superfície seque e a evaporação diminua rapidamente de uma forma não-linear. Isto reflete o processo real que acontece com o solo descoberto, ou seja, o processo real pelo qual o solo descoberto seca. A poucos milímetros do topo da superfície o solo torna-se mais seco do que alguns centímetros abaixo, o que forma uma “barreira evaporativa” no limite superior da camada próxima à superfície do solo (MITCHELL et al., 2002). Muitas das atualizações incluídas para a estação fria (inverno) foram realizadas a partir do trabalho colaborativo de Koren et al. (1999). O solo congelado foi adicionado como uma nova variável de estado, juntamente com o processo físico de congelamento/descongelamento. Os processos físicos da variação temporal da densidade da neve e recongelamento noturno do derretimento do gelo diurno foram adicionados à física da camada de neve. Além disso, uma parametrização de cobertura de neve irregular que permite a cobertura de neve fracionária na faixa de 0 - 100% em função da profundidade da neve e tipo de vegetação também foi adicionada. Anteriormente, a fração de cobertura da neve tinha sido especificada em 100%, independentemente da profundidade da neve e tipo de vegetação (KOREN et al., 1999 apud MITCHELL el al., 2002). O conteúdo de gelo é estimado como uma função da temperatura do solo, da umidade volumétrica e do tipo de solo. A física do solo congelado (KOREN et al., 1999) inclui o impacto do congelamento/descongelamento do solo sobre as fontes/sumidouros de calor no solo, movimento vertical da umidade do solo, condutividade térmica do solo, capacidade calorífica e infiltração na superfície. A física da camada de neve é também melhorada com a densidade da neve estimada como uma função do tempo e da temperatura da neve. A condutividade térmica da neve é afetada pela mudança na densidade da neve, o que contribui para melhor simular o processo de derretimento da.

(33) 32 neve. Descrições do modelo durante a sua evolução no NCEP, nos anos 1990, e anterior a 2000 são melhores detalhadas em Chen et al. (1996), Koren et al. (1999) e Ek et al. (2003). A seguir, será apresentada uma descrição dos principais processos e equações utilizadas no modelo para calcular as variáveis simuladas pelo Noah LSM que serão analisadas ao longo desse trabalho.. 2.1.1. Hidrologia do modelo. No Noah LSM , o transporte de água no solo segue a forma da difusividade da equação de Richards:. ∂θ ∂ = ∂t ∂z. . ∂θ D(θ) ∂z. . +. ∂K(θ) + Fθ ∂z. (2.1). sendo θ (m3 /m3 ) a umidade volumétrica, D (m2 /s) a difusividade da água no solo, K (m/s) a condutividade hidráulica e Fθ são as fontes e sumidouros de água no solo (precipitação, infiltração, evaporação da superfície do solo, transpiração a partir das raízes das plantas). Tanto a difusividade da água no solo (D) quanto a condutividade hidráulica (K) são funções de θ. Esta forma difusiva da equação de Richards é deduzida a partir da lei de Darcy (CHEN e DUDHIA, 2001). Integrando-se a Eq. (2.1) para cada uma das quatro camadas do solo e expandindo Fθ temos: • Primeira camada do solo ∂θ ∂θ1 = − D(θ) − K(θ)z1 + I − Edir − Et1 dz1 ∂t ∂z z1. (2.2). • segunda e terceira camadas do solo (i = 2,3) ∂θ ∂θ ∂θi − D(θ) + K(θ)zi−1 − K(θ)zi − Eti = D(θ) dzi ∂t ∂z zi−1 ∂z zi • camada inferior do solo. (2.3).

(34) 33 ∂θ4 ∂θ dz4 = D(θ) + K(θ)z3 − K(θ)z4 ∂t ∂z z3. (2.4). sendo que o subscrito ”i” refere-se ao número da camada do solo e dzi à i-ésima espessura da camada do solo. I é a infiltração na superfície, a qual é igual a zero na ausência de precipitação e igual a Pd − R1 , quando ocorre precipitação. Pd é a precipitação não interceptada pelo dossel e R1 é o escoamento na superfície (runoff ). Toda precipitação que não pode infiltrar ou evaporar é especificada como runoff (CHEN et al., 1996; SCHAAKE et al., 1996). Edir é a evaporação direta, a partir da camada superior do solo, e Et é a transpiração da vegetação. Kzi é a perda de umidade devido à percolação “gravitacional”, através da camada inferior do solo, também chamada de escoamento de sub-superfície ou drenagem. A evaporação total (E) é a soma da evaporação direta, a partir da camada superior do solo, (Edir ), da evaporação da precipitação interceptada pelo dossel da planta (Ec ) e da transpiração da planta (desde a zona de raízes) (Et ), ou seja,. (2.5). E = Edir + Ec + Et .. A evaporação direta depende da umidade volumétrica na camada superior e da taxa pela qual o solo pode difundir água para as camadas inferiores, enquanto a transpiração é afetada pela umidade volumétrica na zona de raiz devido ao efeito de estresse sobre a resistência do dossel. A evaporação direta, a partir da superfície do solo, é dada pela equação a seguir:. Edir = (1 − σf ) min. (. . ∂θ − D(θ) ∂z. . − K(θ)z1 z1. !. , Ep. ). ,. (2.6). com Ep sendo a evaporação potencial calculada através do balanço de energia baseado na equação de Penman que inclui uma resistência aerodinâmica dependente da estabilidade (MAHRT e EK, 1984) e σf a fração de cobertura de vegetação (green vegetation fraction). A evaporação no dossel é calculada como mostra abaixo:.

(35) 34 E c = σf E p. . Wc S. n. (2.7). sendo Wc o conteúdo de água interceptada pelo dossel, S a capacidade máxima do dossel, considerada aqui como 0.5 mm e n = 0.5 como formulado em Jacquemin e Noilhan (1990). O armazenamento da água interceptada pelo dossel é dado por:. ∂Wc = σf P − D − E c ∂t. (2.8). sendo P a precipitação total. Se Wc excede S, o excesso de precipitação (D) atinge a superfície do solo. Note que Pd = (1 − σf )P + D é que atinge o solo durante a precipitação. A evapotranspiração do dossel é determinada como segue:. . E t = σf E p B c 1 −. . Wc S. n . (2.9). sendo Bc uma função da resistência do dossel e é formulada como:. Bc =. 1+. ∆ Rr. 1 + Rc C h +. ∆ Rr. (2.10). em que Ch é o coeficiente de troca na superfície para calor e umidade, ∆ depende da inclinação da curva de umidade específica de saturação, Rr é uma função da temperatura do ar na superfície, pressão na superfície e Ch e Rc é a resistência do dossel. Detalhes sobre Ch , Rr e ∆ são fornecidos por Ek e Mahrt (1991). A resistência do dossel (Rc ) é calculada seguindo a formulação de Jacquemin e Noilhan (1990):. Rc =. Rcmin , LAI.F1 F2 F3 F4. com: F1 =. Rg 2 Rcmin /Rcmax + f sendo f = 0, 55 , 1+f Rgl LAI. (2.11).

(36) 35. F2 =. 1 , 1 + hs [qs (Ta ) − qa ]. F3 = 1 − 0, 0016(Tref − Ta )2. e. F4 =. N root X k=1. . θk − θwlt θref − θwlt. . dzk zroot. . ,. sendo que F1 , F2 , F3 e F4 são valores entre 0 e 1 (limites inferior e superior) e representam os efeitos da radiação solar incidente, do déficit de pressão de vapor, da temperatura do ar e da umidade volumétrica, respectivamente. Aqui, a variável Rcmin é a mínina resistência estomática e no Noah LSM o seu valor é de 40 s/m (valor definido por JARVIS et al., 1976). O LAI (do inglês Leaf Area Index ) é o índice de área foliar (IAF) e Rcmax é a máxima resistência estomática igual a 5000 s/m, como em Dickinson et al., (1993). Rg é a radiação de onda curta que chega no solo em W/m2 e Rgl é o valor limite da radiação de onda curta também em W/m2 , considerado igual a 100 W/m2 no Noah LSM . Além disso, qs (Ta ) é a umidade específica de saturação à temperatura Ta . A variável Tref é igual a 298 K, de acordo com Noilhan e Planton (1989). θk é a umidade volumétrica na camada do solo k, θwlt é o ponto de murcha, θref é umidade volumétrica de referência para o estresse de transpiração da planta, Nroot é o número de camadas do solo que contêm raízes, dzk é a espessura da k-ésima camada do solo e zroot é a profundidade da camada do solo mais profunda contendo raízes de plantas. Note que a função da umidade volumétrica é somente integrada na zona de raízes, que alcança a terceira camada do solo no Noah LSM .. 2.1.2. Termodinâmica do modelo. O balanço de energia é fundamental para o estudo da evaporação direta e da evapotranspiração, pois representa a disponibilidade de energia na superfície para transformar a água em vapor. A temperatura na interface superfície-atmosfera (Ts ) é obtida.

(37) 36 no modelo através da equação do balanço de energia na superfície. A mesma inclui a radiação de onda longa ascendente (a partir da superfície do solo e dossel da planta) calculada pela equação de Stefan-Boltzmann L ↑= ǫσ(Ts )4 , sendo L ↑ a radiação terrestre ascendente (W/m2 ), σ a constante de Stefan-Boltzmann (W/m2 .K4 ), ǫ a emissividade da superfície e Ts a temperatura na interface superfície-atmosfera (K). O balanço de energia na superfície para o cálculo de Ts é dado por:. Rn = (1 − α)S ↓ +L ↓ −ǫσ(Ts )4 ,. (2.12). sendo α o albedo na superfície, S ↓ a radiação solar incidente na superfície (W/m2 ), L ↓ a radiação de onda longa incidente (W/m2 ) e ǫ o coeficiente de emissividade da superfície, o qual é considerado igual a 1.0, no Noah LSM , na ausência de neve. O fluxo de calor sensível, por sua vez, também apresenta relação com a temperatura da interface superfície-atmosfera, dado pela seguinte equação:. H = ρo cp Ch (Ts − Ta ). (2.13). com ρo sendo a densidade do ar (Kg/m3 ), cp o calor específico do ar (J/Kg.K), Ch o coeficiente de troca da superfície turbulenta (m/s) e Ta a temperatura do ar no primeiro nível acima do solo (K). O fluxo de calor latente é definido como o produto do calor latente de evaporação da água (Lν = 2, 45 × 106 J/Kg) pela taxa de evaporação total, ficando:. LE = Lν E. (2.14). com a taxa de evaporação total dada pela soma da evaporação direta, da transpiração e da evaporação do dossel (Equação 2.5). A temperatura da interface superfície-atmosfera (Ts ) é determinada seguindo Mahrt e Ek (1984), a partir da solução de uma versão linearizada explícita da equação do balanço de energia na superfície na Eq. (2.12), enquanto o fluxo de calor do solo é controlado pela equação da difusão usual para a temperatura do solo (T ):.

(38) 37 ∂T ∂ C(θ) = ∂t ∂z. . ∂T Kt (θ) ∂z. . (2.15). sendo a capacidade térmica volumétrica C (J/m3 .K) e a condutividade térmica Kt (W/m.K) formuladas como função da umidade volumétrica (θ) (fração da unidade de volume de solo ocupada pela água; veja PAN e MAHRT, 1987). A estimativa de T é realizada através do esquema de Crank-Nichlson na forma da camada integrada da Eq. (2.15) para cada camada do solo. A forma integrada da Eq. (2.15) para a i-ésima camada do solo é:. ∂Ti ∆zi Ci (θ) = ∂t. . ∂T Kt (θ) ∂z. . . ∂T − Kt (θ) ∂z zi +1. . (2.16). zi. com o fluxo de calor no solo (F g) sendo a parte desta equação aplicada para a primeira camada do solo:. F g = [Kt (θ)]z1. 2.2. . TS − [T ]z1 0.5 ∗ ∆z1. . .. (2.17). Adaptação do Noah LSM para culturas alagadas. Esta seção apresentará as inovações realizadas na formulação do Modelo de Superfície Noah para que ele melhor represente as trocas de energia superficiais, em particular, para a sua aplicação em culturas alagadas. As modificações apresentadas aqui para o Noah LSM foram realizadas nas equações e parâmetros utilizados para o cálculo das trocas de energia entre a superfície e a atmosfera. No Noah LSM , as trocas de energia ocorrem entre a superfície do solo e a atmosfera. Porém, quando a superfície passa a ser coberta por uma massa de água, essas trocas de energia deixam de ocorrer diretamente entre a superfície e a atmosfera, ou seja, as trocas de energia ocorrem entre a superfície e a massa de água e entre a massa de água e a atmosfera, formando um sistema chamado superfície-água-atmosfera (Figura 2.2). Objetivando-se representar satisfatoriamente os processos físicos envolvidos durante o período no qual as culturas são irrigadas, um conjunto de equações foi implementado.

(39) 38 no Noah LSM . Esse conjunto de equações é baseado no Modelo de Superfície SiB2 revisado (chamado SiB2-Paddy) proposto por Kim et al. (2001) e aplica-se a uma cultura de arroz irrigado. A partir de agora, por questões de definição, chamaremos o Noah LSM modificado e adaptado para aplicação em uma cultura de arroz irrigado de Noah-Paddy.. Figura 2.2: Esquema do Modelo Noah-Paddy (Fonte: http://www.ral.ucar.edu/research/land/technology/lsm.php).. Adaptado. Na formulação do Noah-Paddy foi adicionado uma nova camada (massa de água) entre a atmosfera e a camada da superfície do solo durante o período da irrigação (período em que a superfície permanece coberta por uma lâmina de água de 5 - 10 cm de espessura). Durante esse período as trocas de energia ocorrem entre a superfície do solo e a massa de água e entre a massa de água e a atmosfera. A nova formulação do modelo segue duas hipóteses: Primeiro, a radiação solar incidente, que não foi absorvida pelo dossel da vegetação, chega na superfície da massa de água e é completamente absorvida pela mesma. Segundo, a variação da temperatura devido ao fluxo de entrada/saída de água é deprezível. A seguir apresenta-se a estrutura e a formulação do modelo Noah-Paddy. Todavia, somente a parte revisada das equações do Noah LSM original será mostrada juntamente comas novas variáveis incorporadas:.

(40) 39 ∂Tw Tw − Tg = Rnw − Hw − LEw − Kt , ∂t (Dw + Dg )/2. (2.18). ∂Tg 2πCd Tw − Tg = Rng + Kt − (Tg − Td ) , ∂t (Dw + Dg )/2 τ. (2.19). Cw. Cg. sendo T a temperatura (K), Rn o saldo de radiação (W/m2 ), H o fluxo de calor sensível (W/m2 ), LE o fluxo de calor latente (W/m2 ), C a capacidade de calor efetiva (J/m2 .K), D a profundidade (m), Kt a condutividade térmica (W/m.K) e τ é o comprimento do dia (s). Os subscritos w, g e d referem-se à massa de água, profundidade média da primeira camada do solo e profundidade do solo, respectivamente. A condutividade térmica (Kt ) no período em que a cultura é irrigada é dada por:. Kt =. Ktw Dw + Ktg Dg . Dw + Dg. (2.20). O balanço de energia na superfície e a condutividade térmica entre a massa de água e a superfície do solo são considerados na Eq. (2.18). A Eq. (2.19) usada para a estimativa de Tg , ou ainda, como no Noah LSM original T , é também revisada. Isso acontece porque a troca de energia, que ocorria entre a superfície do solo e a atmosfera, agora ocorre entre a superfície do solo e a massa de água. Consequentemente, o armazenamento de calor na água (Cw ∂Tw /∂t) e na superfície do solo (Cg ∂Tg /∂t) são simulados usando as equações acima. Na Eq. (2.18) Rnw , Hw e LEw são calculados como segue abaixo:. Rnw = (1 − α)S ↓ +L ↓ −2.σ(Tw )4 + σ(Tg )4 ,. Hw = ρ.cp .. Tw − Ta , Rc. ρ.cp e∗Tw − ea LEw = . , γ Rc. (2.21). (2.22). (2.23). sendo S ↓ a radiação de onda curta incidente (W/m2 ), L ↓ a radiação de onda longa.

(41) 40 incidente (W/m2 ), σ a constante de Stefan-Boltzmann (W/m2 .K4 ), ρ a densidade do ar (Kg/m3 ), cp o calor específico do ar (J/Kg.K), γ a constante psicrométrica (Pa/K), e a pressão de vapor (Pa), e∗Tw a pressão de vapor de saturação na temperatura Tw (Pa) e Rc a resistência aerodinâmica do dossel (s/m). Finalmente, a equação revisada para o saldo de radiação na superfície do solo (Rng ) é dada por:. Rng = σ(Tw )4 − σ(Tg )4 , uma vez que somente a radiação de onda longa é considerada.. (2.24).

(42) Capítulo 3 Descrição do Sítio Experimental e Dados Utilizados Neste capítulo apresenta-se a descrição do sítio experimental de Paraíso do Sul, localizado na região central do Estado do Rio Grande do Sul, bem como os diferentes dados utilizados como entrada nos modelos Noah LSM e Noah-Paddy.. 3.1. Sítio experimental. Nos anos de 2003 e 2004, o Laboratório de Micrometeorologia da UFSM realizou observações micrometeorológicas no município de Paraíso do Sul, no estado do Rio Grande do Sul, no sul do Brasil (Figura 3.1). O município de Paraíso do Sul está localizado na região central do estado e a torre micrometeorológica encontrava-se instalada nas coordenadas (29◦ 44’ 39,6"S; 53◦ 8’ 59,8"W), a uma altitude de aproximadamente 108 m acima do nível do mar. A torre instrumentada fazia parte do projeto CT-HIDRO, um projeto nacional de grande abrangência, com o propósito de descrever as condições de superfície para diferentes ecossistemas do país. A área de estudo estava localizada em uma região de cultivo de arroz irrigado próxima a um afluente do Rio Jacuí. Os dados usados nesse trabalho compreendem um ano de dados (julho de 2003 a julho de 2004), incluindo nesse período um ciclo completo do arroz (132 dias). O arroz foi cultivado no período de novembro a abril, e no restante do ano o solo não foi cul-.

(43) 42. Figura 3.1: Localização do município de Paraíso do Sul - RS. tivado ficando apenas coberto com uma vegetação rasteira de crescimento espontâneo. O sítio experimental tinha como características terreno plano e homogêneo e durante praticamente todo o período do ciclo do arroz a superfície permaneceu coberta com uma lâmina de água de 5 - 10 cm de espessura. O cultivar utilizado foi IRGA 417. Essa região tem cultivado arroz irrigado desde a década de 80 e anteriormente a área era de várzea. O solo no sítio experimental de Paraíso do Sul é classificado como planossolo hidromórfico (EMBRAPA, 1999). Sensores, que coletaram dados nas frequências de 1 e 16 Hz, foram fixados em uma torre micrometeorológica de 10 m de altura (Figura 3.2), localizada em um terreno plano. Na torre foram instalados um anemômetro sônico Campbell-3D, para medidas de flutuações turbulentas da velocidade do vento, e um analisador de gás infravermelho de caminho aberto LICOR 6556, para medidas de flutuações turbulentas de vapor d’água e CO2 . As medidas dessas quantidades foram realizadas na frequência de 16 Hz (Figura 3.3). Além disso, foram feitas medidas de temperatura do solo em cinco níveis (-2, -5, -10, -20 e -50 cm) pelo STPO1 (Soil Temperature Profile), de umidade do solo em seis níveis (-10, -20, -30, -40, -60 e -100 cm) pelo Delta T Device Profile Prob PR1, de temperatura e umidade do ar (HMP45C), de velocidade e direção do vento (Young 8100), de pressão (PTB101B - Vaisala), de precipitação (Rain Gauge TB4), de radiação de onda longa (pirgeômetro CG1 - Kipp e Zonen) e de radiação de onda curta (piranômetro CM6B - Kipp e Zonen), todas coletadas na frequência de 1 Hz. As.

(44) 43 medidas de umidade do solo, realizadas pelo sensor Delta T Device Profile Prob PR1, não foram calibradas.. Figura 3.2: Torre micrometeorológica instalada no sítio experimental em Paraíso do Sul - RS.. Figura 3.3: Sistema de covariância de vórtices: anemômetro sônico e analisador de gás infravermelho de caminho aberto..